Qualités et compétences nécessaires
Passionné de chiffres et de statistiques, le data analyst sera capable de réaliser des tableaux et des bilans sur l'ensemble des données de l'entreprise. La maîtrise de l'outil informatique et de certains langages de programmation pourra être d'une aide précieuse.
Études / Formation pour devenir Data analyst / Data scientist. Un Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac + 3 permettent d'occuper des postes d'assistant.
Rigoureux, organisé, réactif et d'esprit analytique, le Data Analyst pourra ainsi être capable d'apporter une vision cohérente des tendances d'activité de l'entreprise. Un anglais courant est très apprécié pour ce type de poste.
Le data scientist est doté d'une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d'algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu'en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R et SQL sont souvent requises.
Quels sont les trois domaines de la data science ? La data science est une approche pluridisciplinaire visant à exploiter des données. Elle s'adosse principalement aux mathématiques, à l'informatique et à l'expertise métier.
LE PROFIL TYPE DU DATA SCIENTIST
Spécialiste de l'analyse de données, il a une parfaite connaissance des méthodes statistiques lui permettant de trier les données et de donner vie à des modèles prédictifs.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
Python est très demandé par les entreprises en matière de Big Data. Actuellement, c'est le langage le plus utilisé pour l'analyse de données. Il est très plébiscité par les Data Scientists et les Data Analysts. Il y'a de très bonnes raisons à cela.
Pourquoi devenir data analyst ? Le métier de data analyst offre de nombreux avantages. Alors que le volume de données augmente sans cesse à l'échelle mondiale, il devrait atteindre au bas mot 163 Zettabytes en 2025. Inutile de dire que les analystes de données seront de plus en plus sollicités dans tous les secteurs.
Rôle de l'analyste
Il est un Consultant en Management et Organisation. Il doit : observer le monde dans sa complexité, pour l'exprimer aussi simplement que possible (Ross Ashby), sachant que face à un problème de complexité N, seule une solution de même niveau de complexité pourra résoudre ce problème.
L'éventail des salaires d'un analyste financier est très étendu : de 2 500 € pour les débutants à 10 000 € brut par mois pour les managers les plus expérimentés.
Il n'est pas possible de devenir data scientist sans diplôme. Sans formation adéquate, vous ne pourrez pas trouver de travail. En effet, les recruteurs et les clients exigent une formation minimale adaptée aux responsabilités qui pèseront sur vous.
Pour résumer la différence, retenez que le Data Analyst déduit des tendances à partir de données existantes, alors que le Data Scientist construit de nouveaux modèles permettant d'améliorer l'analyse de données prédictive.
Bien souvent, le Data Analyst travaille pour un type d'entreprise issue de secteurs d'activités divers où l'analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, industrie automobile…).
Pourquoi faire du Python pour travailler sur des données ? Python, par sa grande flexibilité, est devenu un langage incontournable dans le domaine de la data science. Le succès de scikit-learn et de Tensorflow dans la communauté de la Data-Science ont beaucoup contribué à l'adoption de Python .
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
La Data Science se concentre sur le plan commercial et le marketing alors que le Big Data est davantage lié aux outils informatiques. Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations.
La Data Intelligence (ou intelligence des données) fait référence à un processus d'exploration, d'analyse et de compréhension des données permettant d'en retirer toute la valeur nécessaire et ainsi faciliter la prise de décision au sein d'une organisation.
Pour devenir ingénieur(e) Big data, il faut obtenir un niveau Bac+5 minimum. Il est possible de suivre une formation informatique et réseaux dans une école d'ingénieurs, un master en Data Science.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Le salaire du Data Scientist en fonction de son expérience
En France, un Data Scientist sans expérience touche en moyenne 46 309€ tandis que la rémunération atteint 56 666€ par an en moyenne après trois ans d'expérience.